線性回歸和Logistic回歸
目錄 線性回歸 用線性回歸模型擬合非線性關系 梯度下降法 最小二乘法 線性回歸用於分類(logistic regression，LR) 目標函數 如何求解$\theta$ LR處理多分類問題 ...
原文：logistic 回歸與線性回歸的比較
可以參考如下文章 https: blog.csdn.net sinat article details 第一節中說了，logistic 回歸和線性回歸的區別是：線性回歸是根據樣本X各個維度的Xi的線性疊加 線性疊加的權重系數wi就是模型的參數 來得到預測值的Y，然后最小化所有的樣本預測值Y與真實值y 的誤差來求得模型參數。我們看到這里的模型的值Y是樣本X各個維度的Xi的線性疊加，是線性的。 Y W ...
2018-06-12 10:42 0 11228 推薦指數：
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